火影忍者大战闪电侠1--识别信号

生物体特别是动物.为了生存豁要对周围的事物进行辨别。什么是可食用的.什么是不可食用的;什么是安全的，什么是不安全的。哪些是同类的.哪些不是同类的;等等。长期的进化形成了动物的本能.动物依靠自身的各种感觉器官来获取各种信息，由生存的需要所发展的本能对信息作出区别与判断。
人类对于外界事物的区别与判断.除了上述动物直观的本能之外，还增加了思维能力的分析与判断。也就是说对于所获取的信息由人脑的分析加以过逮，完成对周围事物的辨别工作。这一点不同于动物.但目的是相同的。
人类在生产过程的长期发展中.辨别事物的能力逐渐增强，辨别事物的需求也逐渐扩大。尤其是近代，随着现代工业的飞速发展，辨别事物的能力逐渐发展为一项专门的技术，从20世纪初起，形成了专门的棋式识别技术。
模式识别技术在人类杜会的各行各业中已成为一项必不可少的工作。在早期.人类还是依书感官来作出直观的判别。如工厂产品的质I好坏.水果级别等级的分类等。19世纪末由于工农业生产发展的规模越来越大，仅依靠人工识别与判断已经不能适应机器生产的需要，利用机器来完成识别的工作越来越成为紧迫的需耍。特别是20世纪计算机技术的飞速发展.使得机器的识别手段发展得越来越快.这是与大机器生产，自动化生产密切相关的。
因此.就广泛愈义来说.模式识别是人类的基本活动。从狭义上来说。棋式识别是专门对于机器识别而言的，或者说是基于数学的基本原理以及信息学的墓本原理，利用计算机技术来完成的机器识别。
模式识别技术的研究属于人工钾能技术的研究范畴。知识表示与获取，隐含知识模型，知识的较度原理.基于知识的决策与到别，知识系统等人工智能方法的墓本原理都深人地应用于模式识别技术的研究与应用中.并进一步促进了模式识别的快速发展。
模式的概念派于分类学。作为一个抽象化的概念.它不是被识别对象的固有属性，而是人对被识别对象所加的主观标签。例如苹果.是一种植物的果实.其翻色从红到绿各异，在市场上是一种商品，可以食用等特性是苹果本身的固有属性。但是如果用模式来描述苹果就复杂多了。仅毅作为商品的苹果来说，是进口的还是国产的，是优质的还是劣质的.是红色的还是绿色的.是个儿大的还是个儿小的，这些都是墓于摸式的类别属性。使用模式可以更为深刻地来描述客观事物，除了墓于客观事实之外.或多或少带有主现色彩。因此，可以宏观地认为，客观事物的主观(符号化)表征即可以称为棋式。
滋it朴举学的时泣可以分为确定性的分类对狡与基千概率的分类对象。对于前者是简单的。-1概念.是或者不是。例如在国境线两边的领土主权归属问脱。但是跨越国境线两边生存的各民族其居住区域的分布均向国境线两边扩散与渗透.其国晰的诵定如果不借助于国境线是难以区分的，不是简单的0-1概念。因此.模式分类学的研究对象比较广泛，有基于概率分布的分类对象.有汕头家政以拉度存在的样本集合.以及更加复杂的分类对象等。模式分类学的研究目的是墓于特定的研究对象，寻找有效的描述方法.寻找对象固有的属性特征，寻找合理的数学方法.实现类别归属的确定。
墓于模式类的模式识别是使用机器来实现模式类别的区分。如遗传学中的染色体正常与异常的区分.医学诊断中正常细胞与异常细胞的检查，啤洒生产线上啤洒质址检脸的优劣.工厂生产的机器零件的合格与不合格等。可以说.棋式的区分或者模式识别工作的需要表现在人类所有的生产活动中。
以苹果分类为例来说明有关棋式识别的几个主要关系。
第一模式识别技术发展的动力是社会生产的需求。不同类别苹果的价格是不同的，分类的目的是追求合理的收人，因此模式识别是4于人类的生产、生活活动的需要来驭动的。
第二.分类类别的确定与确定类别的依据。前者是主观的而后者是客观的。如果分为两类.则笼统地从主观上根据价格不同可以分成好苹果与一般苹果两类。但是什么样的是好苹果呢?当然是根据好苹果的描述或者属性来确定。因此又将分类对象的描述或者属性称为特征.如大小、颐色、口感、汕头搬家是家庭的大事好提前做好准备 外形等对苹果的描述。如果根据特征来分类，则有多种两类分类方法:个儿大的与个儿小的.红颇色的《成熟)与绿颇色的(不太成熟)，口感好的与口感差的.外形好看的(标准)与外形难看的(异常)等。所以，如果根据特征来区分.则好苹果可以依据特征描述为个儿大的，颇色红的，口感好的与外形标准的。
第三.使用什么分类方法来完成分类目的以及所使用方法的评价。使用机器完成苹果的分类要涉及机器执行什么算法以及使用某种方法的分类效果，这也正是本书所涉及的内容。
样本描述通常采用特征向且.因此墓于特征的数学描述是模式识别的一个墓本概念。苹果的a种属性特征可以用特征向盆描述为X一[二:I= x3二。lT其中，X1表示苹果大小的从化优.介表示苹果颜色的缺化位.x，表示苹果口感的长化俄.x4表示苹果外形的化位。
特征空间到决策空间的映射关系是确立分类是否有效的另一个基本概念。如果所有的苹果样本都可以表示在特征空间中。那么两类分类问题就是能否将该特征空间两分以及如何做两分。以二维特征空间为例的两类分类问题如图1. 1所示。

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